作者|云昭一开始据说是本周四发布,结果en~~周三凌晨就发布了,果真,OpenAI向来喜欢提前给人们制造惊喜!1、GPT4、ChatGPT大比拼废话不多说,先上GPT4的硬技能。首先,是长文本处理的能力,OpenAI官网上是这么描述的:“GPT4能够处理超过25,000个单词的文本,允许使用长格式内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。”OpenAI怕大家不能很形象的理解,干脆用一篇维基百科的长文举了个例子,这个文本有多长呢?小编实际点开了链接(见下图),要比目前ChatGPT(GPT3.
2023-05-07评论:0访问次数:905
在当前大模型领域,最为普遍或者最为认可的评估方式就是使用参数更大或者使用GPT模型作为评估基准,用于评估其他的大模型,以满足自动化评测的目标。使用GPT4等模型进行打分可能存在各种问题,例如,使用GPT对两个候选结果进行打分时,如果出现交换问题序列就可能产生相互冲突的结果。因此,即使GPT模型评测时可能会偏向于某个特定位置的回答,但这个结果并不代表最终的答案。在文章《JudgingLLM-as-a-judgewithMT-BenchandChatbotArena》提出了3种LLM-as-a-judge的实
2024-05-10评论:访问次数:226
今天,你的朋友圈一定有这样一则重磅消息:「GPT3有1750亿参数,而接下来的GPT4的参数高达100万亿」。这样一个「大新闻」引爆了AI社区,在推特、微信朋友圈引起了极大关注。众多网友高呼:核弹来了、难以想象。虽然我们也惊叹OpenAI创造记录的能力,但关于「GPT4参数高达100万亿」这个事我们还是持怀疑态度。于是认真查询了下信息源及其可靠性。推特用户@RussellThomas表示,「GPT4的参数数据是不对的。一年前就传出GPT4的参数会达到100万
2023-04-28评论:0访问次数:614
人工智能已成为近年来最受关注的话题之一,由于神经网络的发展,曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成,人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习(ML)模型在自然语言处理(NLP)领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构,这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。在本文中,我们将研究革命性的Transformers架构以及它如何改变NLP,我们还将全面回顾从BERT到Alpaca的Transf
2023-05-10评论:0访问次数:902
一、大模型生成前端代码1.GPT4自动生成前端网页GPT-4展示了一项功能,画一张草图,并把它拍照发给GPT-4。GPT-4可以从图片中提取文字信息并输出HTML,自动生成网站的原型图。输入草图:输出页面代码:2.微调的必要性一些开源项目基于GPT4做出比较惊艳的效果,例如:https://github.com/abi/screenshot-to-code这个项目可以使用屏幕截图转换为代码(例如HTML/TailwindCSS,或者React、Bootstrap或Vue)。它使用GPT-4Vis
2024-05-10评论:0访问次数:960